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智能研究的理论分析方法的论证效果是否没有实证方法强？理论分析方法是间接的方法，任何间接的方法都可能出现中间环节的错误，从而导致论证失败。但是理论方法仍不失为一种重要的分析论证方法。我们不可能将任何问题都通过实证分析来完成，理论方法是相对快速和高效的方法，理论方法的效率是实证方法效率的百倍甚至万倍，因此我们需要重视理论分析的方法。

理论分析方法的基础工具。我们需要寻找一些通用的理论根基，我觉得系统论和进化论是智能科学研究的根基，生物是进化发展而来的，运用进化论能够从时间纵轴上了解生物系统发展演化的规律，对比个体发育的重演，可以清晰地看出生物系统是如何一步步形成的，不仅从道理上明了，而且为分析系统结构构成和演化提供有效指导。系统论则从横向上分析，揭示系统整体特征，揭示系统是如何维持运转和呈现功能的，系统之上还是系统，这种分级系统能够将系统各部分呈现的属性叠加继承，还能分析出系统突现出的整体属性，这样大大小小的属性就完整地揭示出来。运用进化论和系统论，我们就能够非常精确、非常合理地揭示系统规律，乃至连细节都不会遗漏。

理论分析比实证分析的优势。当我们理论体系越来越丰富的时候，理论分析就成为强大的工具，一个现象、一个事实，套用理论工具就可以轻易得出结论，就好像当我们听到门口的说话声，我们就知道谁在说话，说的什么意思，进而掌握局势动态。“无他，唯熟尔”。这在实证分析中是很难做到的，因为实证分析如果不借助理论工具，功效是不能得到延伸和放大的，实证分析就是一是一二是二，因为我们观察能力是非常有限的，依靠实验验证的客观条件也是非常有限的，在相对固定的时间范围内，能够得到的实证结果是固定的，不像理论分析，我们可以整理大量别人观察到的现象，通过理论验证迅速得到大量结论，产生系统化认识。

理论分析方法的不足。理论的基础是分析模型的建构，分析模型是思维体系中的模型，这些模型是否符合客观事实，需要经常验证，因为有时候人们会想当然，这种想当然是无法察觉的，只有经过验证，才能发现理论中的不足。理论必须经常运用观察到的现象去丰富经验，才能保持理论的客观性，才能维持理论的效能。就像气生根植物，再枝繁叶茂，最终还是需要接触到水源和土地。好在现代科学积累了大量的观察数据，我们可以运用这些二手数据，大大提高获取理论经验的效率。二手数据并不是都不可靠，甚至很多别人通过科学手段观察到的二手数据，非常严谨，比我们常人的观察数据更可靠。

举一反三的作用。事物之间有着相似性，当我们积累了大量的理论模型后，经常可以遇到相似的问题，我们就可以直接套用模型，从而提高认识的效率，这就是举一反三的作用。人们常用比喻，比喻就是用一种模式去描述另一事物的属性，通过比喻我们可以很方便、很简洁地表达一个事物的属性。因为语言是串行的，如何才能使用最少的语言表达尽可能多的内涵？这就需要对模型进行抽象和指代。当理论逐渐丰富后，能够用抽象指代的事物越来越多，于是思维效率和表达效率都会逐渐提高。我们是如何确定对象属于哪个抽象模型的呢？一种是通过观察，了解某方面的属性，去寻找对应的模式，另一种是通过别人的表述，直接获知对应模式的信息。有一些非常常见的模式，这些通用模式经常为大家所熟悉，比如线性模式、指数曲线模式，正态分布，对称、循环等等。这些模式可能占所有出现模式的80%以上，所以运用模式就可以解决很多问题。对于新出现的模式，我们再通过更多的语言详解表述清楚。

理论分析的目的。通过理论分析建立思维模型，无非就是通过一个模型，熟悉和描述事物运行原理，评估和预测未来发展趋势和结构。由于人们认识能力的限制和整体理论发展水平的局限，我们所建立的模型只是一定复杂水平和一定认识水平的模型。我们对事物运行规律的模型，在100年前的认识肯定与现在的认识有着很大的差距，对于简单的机械模型，可能差距小一些，对于人脑、生物机理、复杂系统的认识，已经有了很大的提高。目前对人脑的认识模型，与若干年后进行比较，也会有非常大的变化，这是历史的局限，我们也没有办法，因此我们需要客观地看待理论模型，我们只能尽可能用最先进的理念去认识事物，希望我们的理论能够更加完善，但是我们无法冲破历史的局限。